Data Analyst: Gewinnen, Bewerten & Entscheiden im Datenstrom
Als Data Analyst bist du Herr der Datenströme, formst Zahlen zu Aussagen und findest damit in fast jeder Branche eine neue, berufliche Heimat. Eine Spezialisierung zum Data Scientist schafft Perspektiven, dein Gehalt ist durchweg gut und arbeiten kannst du als Data Analyst natürlich auch remote.
Was ist Datenanalyse?
Die Datenanalyse bezieht sich auf die Untersuchung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu gewinnen. In diesem Bereich werden verschiedene Techniken und Methoden verwendet, um Daten zu sammeln, zu organisieren, zu modellieren und zu analysieren. Die Datenanalyse wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. in der Wissenschaft, der Wirtschaft, der Gesundheitsversorgung und der Technologie. In der Datenanalyse können verschiedene Technologien und Tools eingesetzt werden, wie z.B. statistische Analysen, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Big-Data-Technologien.
Mit deiner Weiterbildung zum Data Analyst schaffst und erlernst du die Grundsteine, um in diesem Feld zu arbeiten. Insbesondere auch künstliche Intelligenz und die Arbeit mit und an dieser sind absolut gefragt und benötigen Expertise in der Datananalyse.
Die Arbeit als Data Analyst
Als Expert:in in der Datenanalyse dreht sich also alles um die Gewinnung, Verarbeitung, Analyse und Auswertung von Daten. Was genau bedeutet das aber für deine Arbeit? Was sind deine Aufgaben? Welche Voraussetzungen musst du für die Weiterbildung zum Data Analyst erfüllen? Was verdient man als Data Analyst? Wo bist du angestellt und wie sieht dein Alltag aus?
Data Analyst Aufgaben
Ein Data Analyst ist für die Sammlung, Verarbeitung und Performanz von Datenanalysen verantwortlich. Die Aufgaben eines Data Analysts umfassen die Identifizierung von Geschäftstrends und -problemen, die Durchführung von Datenanalysen, die Erstellung von Berichten und Präsentationen, die Entwicklung von Datenmodellen und -algorithmen sowie die Zusammenarbeit mit anderen Teams, um Datenanalysen in Geschäftsentscheidungen umzusetzen.
Vorraussetzungen
Für eine Data Analyst Weiterbildung sind in der Regel Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik erforderlich. Es kann auch von Vorteil sein, Erfahrung in der Programmierung und im Umgang mit Datenbanken zu haben. Neben den fachlichen Voraussetzungen sind auch bestimmte Soft Skills sehr hilfreich für deine Arbeit, wie z.B. analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten, Kreativität, Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeit.
Was verdient man als Data Analyst?
Als Data Analyst kannst du aufgrund der hohen Nachfrage nach Datenanalyse mit einem Einstiegsgehalt von rund 40.0000 Euro rechnen. Bereits nach wenigen Jahren Berufserfahrung steigt das Einkommen auf 45.000 bis 60.000 Euro branchenabhängig an. Etwas mehr kannst du verdienen, wenn du deine Weiterbildung als Data Analyst um eine Spezialisierung zum Data Scientist ergänzt. Dann sind Gehälter von über 65.000 Euro möglich. Zusätzliche Benefits sind je nach Arbeitgeber umfangreich und beinhalten die Möglichkeit, ortsunabhängig im Home Office zu arbeiten.
Wo arbeitest du als Data Analyst?
Als Data Analyst hat deine berufliche Welt kaum Außengrenzen, denn wir alle Leben von und mit Daten in unterschiedlicher Form. Ob deine Weiterbildung zum Datenanalyst deine Eintrittskarte in die Marktforschung, in das Bankenwesen, Risikomanagement oder den Wetterdienst ist, hängt von deinen Präferenzen ab. Bist du Data Analyst Quereinsteiger, kannst du jederzeit auch an deiner beruflichen Herkunft anknüpfen, die im Tourismus oder Gesundheitswesen liegen kann. Datennalysten arbeiten innerhalb eines Unternehmens meist abteilungsübergreifend – weil sie schlichtweg überall gebraucht werden. Beispiel: Im Versicherungswesen beruhen Prognosen und Entscheidungen zu Tarifanpassungen auf dem analytischen Weitblick und der interdisziplinären Denkweise von Datenanalysten.
Arbeit findest du aber nicht nur innerhalb großer Konzerne, sondern auch in mittelständischen Familienunternehmen, die Datenanalyse nutzen möchten, um wichtige Wettbewerbsvorteile in kompetitiven Bereichen zu erzielen. Der Einsatz von Google Analytics, Matomo oder eTracker sorgt für regen Datenfluss, der ausgewertet und interpretiert werden will, um Kampagnen zielgruppenorientiert und mit nachhaltigem Erfolg zu realisieren. Als wichtiger Bestandteil des Online-Marketings ist die Tracking-Datenanalyse in praktisch allen Bereichen der New Economy verankert und sorgt für eine hohe Nachfrage nach Datenanalysten.
Die Arbeit eines Data Analyst und Data Scientist findet naturgemäß auch im Bereich „Big Data“ statt. Bereiche wie Cloud Computing oder Social Media, deren verursachte Datenströme derart komplex und schnelllebig sind, machen erweiterte Methoden der Datenanalyse notwendig. Neue Methoden verlangen Spezialisierungen, eröffnen damit aber auch neue Karrierepfade, die du als Data Analyst oder Quereinsteiger eingeschlagen kannst.
A Day in the Life of: Was macht eigentlich ein Data Analyst?
Ein typischer Tag in deinem Leben als Datenanalyst beginnt normalerweise damit, dass du dich mit den neuesten Daten vertraut machst, die von verschiedenen Quellen gesammelt wurden. Diese Daten musst du bereinigen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. Anschließend analysierst du sie, um Muster und Trends zu identifizieren, die für das Unternehmen oder die Organisation, für die du als Data Analyst arbeitest von Bedeutung sein können. Danach erstellst du Berichte und bereitest Präsentationen vor, um die Ergebnisse der Analyse vorzustellen. Der Rest des Tages kann damit verbracht werden, mit anderen Abteilungen oder Teams zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Analyse in die Entscheidungsfindung des Unternehmens einbezogen werden. Dein typischer Tag endet normalerweise damit, dass du deine Arbeit dokumentierst und vorbereitend den nächsten Tag planst.
Mache deinen Neustart mit einer Weiterbildung in der Datananalyse
Technisches Fachwissen, reger Austausch mit deinem Team und tiefenanalystische Sichtung und Bewertung von relevanten Daten, um damit Unternehmensentscheidungen oder IT Systeme zu formen. Wenn das nach deinem Neustart und einem inspirierenden Quereinstieg in die Digitalbranche klingt, dann mach doch direkt den ersten Schritt mit einer Data Analyst Weiterbildung.
Deine Karriere in der Datenanalyse
Deine Weiterbildung ist der Quereinstieg zum Data Analyst. Aber wie sieht diese überhaupt aus? Welche Inhalte werden behandelt und wie geht es nach der Umschulung weiter? Welche Entwicklungsmöglichkeiten bietet die Datenanalyse und welche Spezialisierungen?
Der klassische Weg zum Data Analyst
Ein klassischer Weg, um Data Analyst zu werden, besteht darin, einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Bereich zu erwerben. Es ist auch wichtig, praktische Erfahrungen in der Datenanalyse zu sammeln, indem man z.B. an Praktika oder Projekten arbeitet. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R und Datenbankabfragesprachen wie SQL sind ebenfalls von Vorteil.
Die Data Analyst Weiterbildung
Als Teilnehmer einer Weiterbildung zum Data Analyst lernst du zunächst die Grundlagen der Datenanalyse kennen und eignest dir Wissen rund um ETL-Prozesse (Extract, Transformation, Load) an. Der praktische Einsatz von Tools und diversen Programmen zur Datenaufbereitung nimmt dabei einen wichtigen Teil ein. Die Erstellung visueller Analysen und Reportings ist ebenso Teil der Data Analyst-Weiterbildung, wie die Modellierung von Datenbanken und Workflow Controlling. In praxisnahen Datenprojekten lernst du verschiedene Einsatzgebiete und Methoden der Analyse kennen und legst den Grundstein für eine spätere Spezialisierung.
Bestandteile deiner Weiterbildung zum Data Analyst
Eine Weiterbildung zum Data Analyst kann aus verschiedenen Bestandteilen bestehen, aber im Allgemeinen kann sie Kurse in den folgenden Bereichen umfassen:
- Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
- Datenanalyse-Tools und -Technologien
- Datenbankdesign und -management
- Data Mining und maschinelles Lernen
- Datenvisualisierung und -kommunikation
- Geschäfts- und Finanzanalyse
- Programmierung und Skripting (z.B. Python, R, SQL)
Spezialisierungen und Karrierepfade
Als Datenanalyst sind deine Aufgaben bereits in der Einstiegsposition als Junior Data Analyst breit gefächert. Auf dem Pfad zum Senior Data Analyst durchläufst du unterschiedliche Bereiche der methodischen Datenanalyse und widmest dich je nach Branche der Customer Analysis, Marketing oder Financial Analysis. Auch Clinical Data Analysten im Gesundheitswesen oder UX Data Analysten, die sich auf Nutzererfahrung im Bereich der mobile App-Nutzung spezialisieren, gibt es.
Um komplexe Datenmengen im Peta- und Exabyte-Bereich zu verarbeiten, die mit dem typischen Handwerkszeug eines Data Analysten (SQL, Python) nicht oder nur schwer zu bewältigen sind, ist eine Spezialisierung als Data Scientist notwendig. Die Arbeit eines Data Scientist basiert gegenüber der eines Data Analysten weniger auf der Auswertung vorhandener Daten. Fachliche Kernkompetenzen eines Datenwissenschaftlers finden sich beispielsweise im Bereich komplexer Prognose-Methoden und im Machine Learning. Das Gehalt eines Data Scientist ist entsprechend höher.
Data Scientist
Ein Data Scientist sammelt, analysiert und interpretiert große Datenmengen, um Erkenntnisse und Muster zu identifizieren, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Um tiefere Einblicke in Daten zu gewinnen, verwenden Data Scientists oft Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data-Plattformen. Durch die Anwendung von Algorithmen können sie beispielsweise Vorhersagen über Kundenverhalten oder Markttrends treffen.
Machine Learning Engineer
Ein Machine Learning Engineer ist für die Entwicklung, Implementierung und Wartung von Machine-Learning-Modellen verantwortlich. Sie arbeiten eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, um in den Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die dann in Form von Machine-Learning-Modellen genutzt werden können. Dabei ist es wichtig, die richtigen Datenquellen zu identifizieren, Daten aufzubereiten und zu transformieren, um sie für das Machine Learning nutzbar zu machen.
Data Engineer
Ein Data Engineer ist für die Entwicklung, Konstruktion, Wartung und Integration von Datenarchitekturen und -systemen verantwortlich. Sie sind spezialisiert auf die Verarbeitung großer Datenmengen und stellen sicher, dass Daten effizient, sicher und zuverlässig gespeichert und abgerufen werden können. Data Engineers arbeiten eng mit Data Scientists und anderen Fachleuten zusammen, um sicherzustellen, dass Daten für Analysen und Entscheidungen verfügbar sind.
Business Analyst
Ein Business Analyst ist für die Analyse von Geschäftsprozessen und -systemen in einer Organisation verantwortlich. Sie identifizieren Geschäftsanforderungen, erstellen Lösungsvorschläge und arbeiten eng mit den Stakeholdern zusammen, um sicherzustellen, dass die Lösungen den Geschäftsanforderungen entsprechen. Sie sind auch dafür verantwortlich, die Auswirkungen von Änderungen .zu bewerten durch Analyse von Risken, Chancen, Budgtes, Zeitplängen und Personal.
Data Analyst Weiterbildung mit Bildungsgutschein
Mit dem Bildungsgutschein werden die Kosten deiner beruflichen Umorientierung mit einer Weiterbildung in der Datenanalyse oder anderen Berufen der Informationstechnologie vollständig übernommen. Dank BGS kannst du neustarten, ohne dass dir eine schwierige finanzielle Situation die Chance auf eine neue Perspektive nimmt.
Tipps zur Förderung und deiner persönlichen Weiterbildung
Ganz unabhängig davon, ob du eine Umschulung oder Weiterbildung mit einer Bildungsgutschein-geförderten Ausbildung absolvieren willst oder es dir in erster Linie erstmal darum geht, neue Wege und Optionen für deinen Neustart in die Zukunft zu finden. Wir haben die wichtigen und relevanten Informationen für dich zusammengetragen.
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